연구자,소속,학술지명,논문명,IF,Journal Quartile 항목으로 연구정보를 나열한 표
연구자 |
백준기, 윤영철, 김민재 |
소속 |
AI대학원, 중앙대병원 |
학술지 명 |
NeuroImage |
논문 명 |
Deep learning-based EEG analysis to classify normal, mild cognitive impairment, and dementia: algorithms and dataset |
IF |
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Journal Quartile |
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백준기 AI대학원장과 윤영철 중앙대병원 신경과 교수가 공동연구를 통해 인공지능 기술을 활용해 뇌전도 신호를 분석하고, 이를 통해 치매를 간단하게 진단·분류하는 고성능 인공지능 모델을 만들었다.
공동 연구팀이 만든 새 모델을 이용하면, 1, 2차 의료기관에서 활용 가능한 뇌전도 신호(EEG, (Electro-encephalogram)를 인공지능 기술로 분석해 정상, 경도인지장애, 치매를 효과적으로 분류할 수 있다. 번거롭고 값비싼 검사 도구가 필요한 치매 분류 방법을 간단하고 비용이 적은 방법으로 바꾼 것이다.
연구팀은 치매 분류를 위한 고성능 인공지능 모델을 제안하고, 기존 모델과 비교를 통해 획기적인 성능 개선을 이뤘다. 관련 분야 연구 발전을 위해 소스코드와 데이터셋도 공개한다.
이번 연구에 참여한 AI대학원은 과기정통부가 전국 단 10개 대학만을 대상으로 진행한 인공지능대학원 지원사업에 2021년 선정됐다. 사업 선정 이후 AI와 다른 학문이 융합하는 6개 AI+X 분야를 설정하고, 그중 하나인 AI+의료 연구를 위해 중앙대병원과 지속적인 협력 연구를 진행했다.
연구를 함께 진행한 윤영철 교수는 치매, 기억장애, 퇴행성뇌질환 분야의 최고 권위자다. 인공지능 연구와 함께 방대한 임상 기록을 체계적으로 관리하면서 해당 분야의 연구를 주도해 왔다.
자세한 연구성과는 ‘Deep learning-based EEG analysis to classify normal, mild cognitive impairment, and dementia: algorithms and dataset’ 논문을 통해 확인할 수 있다. 우리 대학 시각및지능연구실 소속 김민재 박사과정생이 1저자를 맡은 해당 논문은 neuroscience 및 radiology 분야 JCR 상위 10%에 속하는 신경의학·영상과학 분야 최고 수준의 저널 ‘NeuroImage’에 출판됐다. 오픈 액세스 형태이기에 저널 홈페이지(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811923002008)에 접속하면 누구나 읽을 수 있다.